QAコミュニティにおける複数情報源を用いた効果的な質問推薦
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概要
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QAコミュニティの回答者の知識,興味を推定し,質問を推薦する手法を提案する.効果的な質問推薦ができれば回答が増え,その結果QAコミュニティ全体の活性化が期待できる.ただし,効果的な質問推薦であるためには,(1)カテゴリよりも適切な質問を提示でき,(2)回答がついていない質問であっても推薦でき,(3)回答したことのないユーザにも推薦できる必要がある.効果的な質問推薦を実現するため,複数の情報源からユーザの知識と興味を推定し,それらをロジスティック回帰モデルによって統合する.本稿ではQAコミュニティの実ログデータを使って,提案手法により効果的な質問推薦が実現できることを示す.
- 2010-12-21
著者
-
藤村 考
日本電信電話株式会社NTTサイバーソリューション研究所
-
岩田 具治
日本電信電話株式会社NTTコミュニケーション科学基礎研究所
-
藤村 考
電気通信大学 大学院情報システム学研究科
-
甲谷 優
日本電信電話株式会社NTTサイバーソリューション研究所
-
藤村 滋
NTTサイバーソリューション研究所
-
岩田 具治
NTTコミュニケーション科学基礎研究所
-
塩原 寿子
日本電信電話株式会社NTTサイバーソリューション研究所
-
藤村 考
日本電信電話株式会社nttサービスエボリューション研究所|現在 大妻女子大学社会情報学部
-
藤村 考
日本電信電話株式会社NTTサービスエボリューション研究所|現在,大妻女子大学社会情報学部
-
藤村 考
大妻女子大学社会情報学部:日本電信電話株式会社NTTサイバーソリューション研究所
-
藤村 考
日本電信電話株式会社 サイバーソリューション研究所
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